一、如何用手机制作线性回归方程？

1. 从键盘输入一组数据（xi，yi），i=1,2,…n。

2. 计算一元线性回归方程y=ax+b的系数a和b，用两种方法计算：

一是公式： ；

二是用最小二乘法的公式求出最小值点（a,b）,使

3. 检验回归方程是否有效（用F分布检验）。

4. 把散列点（xi，yi）和回归曲线y=ax+b画在一个图上。

5. 每种计算法都要有计算框图，且每种计算法都要编成一个自定义函数。

用四种方法计算行列式

具体要求：

1. 输入一个n阶行列式（矩阵形式）到TXT文本。

2. 用文本输入语句把文本中的行列式数据读入一个变量（矩阵），并自动判断行列式的阶数。

3. 用菜单选择计算方法：

第一种是用matlab的矩阵计算语句计算；

第二种是化行列式为上三角行列式进行计算；

第三种是用按行展开降阶的方法（用递归方式）计算；

第四种是从定义出发计算。

（每种计算法都要有计算框图，且每种计算法都要编成一个自定义函数）

4. 把计算结果输出到一个文本文件中存盘

二、eviews多重线性回归步骤？

1、建立workfile 2、建立序列对象,将你的数据输入或者导入，比如序列分别为 y x1 x2 x3 3、在命令窗口中输入ls y c x1 x2 x3 回车，得到结果。 第一步是基础，它的含义其实是建立一个容纳eviews对象的“容器”,第二步是建立数据对象，实际上可以看错是定义变量，第三步是分析结果。

三、SPSS如何进行线性回归分析操作？

线性回归参数设置

1、运行软件，输入演示数据，如下图所示。

2、选择菜单分析>回归>线下，弹出线性回归参数设置窗口。

3、设置广告为自变量，销售额为因变量。

4、选择选项，本经验就模型残差进行Durbin Watson检验，用于判断残差是否独立，作为一个基础条件来判断数据是否适合做线性回归。

5、点击绘制，对参数进行设置，本经验勾选直方图和正态概率图，同样用于判断数据是否适合进行线性回归。

6、点击保存按钮，本经验为了利用广告费用来预测销售量，保存按钮参数与预测和残差有关，可以勾选【未标准化】预测值。

7、选项按钮中直接使用默认参数即可。

主要结果解释

1、下图第3列R方为判定系数，一般认为需要大于60%，用于判定线性方程拟合优度的重要指标，体现了回归模型解释因变量变异的能力，越接近1越好。从结果中可以看出值为0.919，初步判断模型拟合效果良好。

2、方差分析的显著性值=0.000<0.01<0.05，表明由自变量“广告费用”和因变量“销售量”建立的线性关系回归模型具有极显著的统计学意义，即增加广告费用可销售量这样的线性关系显著。

3、下图建模的最直接结果，读取未标准化系数，我们可以轻松写出模型表达式，如下：Y=79.991+9.503X这里关键要看自变量广告费用的回归系数是否通过检验，t检验原假设回归系数没有意义，由最后一列回归系数显著性值=0.000<0.01<0.05，表明回归系数b存在，有统计学意义，广告费用与销售量之间是正比关系，而且极显著。

4、上面已经得出回归逻辑公式，接下来我们需要检验数据是否可以做回归分析，它对数据的要求是苛刻的，有必要就残差进行分析。从标准化残差直方图来看，，左右两侧不完全对称；从标准化残差的P-P图来看，散点并没有全部靠近斜线，并不完美。综合而言，残差正态性结果不是最好的，当然在现实分析当中，理想状态的正态并不多见，接近或近似即可考虑接受。

5、模型残差独立性检验。DW=1.475，查询 Durbin Watson table 可以发现本例DW值恰好出在无自相关性的值域之中，认定残差独立，通过检验。

6、预测。这一步直接使用公式输入即可算出。至此，建立了广告和销售量之间的线性回归模型，并且实施了预测，那么模型的准确性到底如何呢，有待最终实际销售比对分析。

四、Casio fx-991cn x计算器如何计算线性回归？

线性回归属于统计板块的内容，所以进入卡西欧fx-991CNX计算器的统计模式，然后选择y=ax+b线性回归模式，接着在统计编辑器上依次输入数据，确认后就会显示结果的了。

五、线性回归ti的算法？

T是统计量的值,由于T分布的特性是：取值离远点越远,取到这个值的可能性越小.而在回归分析里,我们的检验的假设是“X的系数=0（当此时,X和Y无关）”,所以T值（的绝对值）越大越好,因为越大,就说明检验的假设越不可能发生,这样,X和Y的关系就越显著（系数越不可能为0).T值对应的P值,一般在一元回归的报告里是做的双边检验：也就是说,你回归的检验里,T分布取值大于你求出的T统计值的可能性（加绝对值的）,如果P值很大,说明这个T值很靠近原点,而P值很小,则说明这个T值远离原点（T的绝对值越大,P越小）,根据上面的分析,P越小越好.

六、如何用线性回归模型完成一个自行车租车次数预测模型？

线性回归模型可以用来预测自行车租车次数和影响自行车租赁的因素。模型的输入数据可以包括天气情况、日期、时间、假期或工作日和节假日等。通过这些数据，可以训练出一个线性回归模型，通过模型的预测，可以得出不同天气、时间和日期对自行车租赁次数的影响。

这个模型可以帮助企业和个人更好地了解租赁需求的变化趋势，更准确地安排自行车的供应和需求，从而提高经济效益和用户满意度。